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Estimador de coste de ajuste fino

Este estimador calcula un presupuesto básico de fine-tuning a partir del tamaño del conjunto de entrenamiento, el número de épocas, el precio de entrenamiento por millón de tokens y un gasto opcional de preparación de datos. Es útil para equipos que quieren dimensionar un experimento antes de elegir un proveedor o decidir cuántas variantes entrenar.

El cálculo se centra en el volumen de tokens procesados durante el entrenamiento: cada época vuelve a recorrer el conjunto, por lo que el coste escala linealmente con ambos factores en este modelo. También muestra los tokens totales de entrenamiento y el coste por época. No incluye automáticamente inferencia posterior, evaluación, almacenamiento, etiquetado adicional ni costes específicos de una plataforma, salvo que se añadan como preparación.

Datos de cálculo

€
€
Resultado
—
Coste total estimado
Tokens procesados—
Coste de entrenamiento—
Coste por época—

1. Mide el conjunto de entrenamiento
Introduce el número total de tokens de los ejemplos usados para ajustar el modelo.

2. Define las épocas
Indica cuántas pasadas completas se harán sobre el conjunto.

3. Añade el precio de entrenamiento
Usa el coste por millón de tokens del modelo o plataforma que estés evaluando.

4. Incluye preparación de datos
Añade limpieza, etiquetado o transformación si quieres reflejarlos en el presupuesto.

5. Comprueba la escala
Revisa tokens procesados y coste por época antes de aumentar el número de iteraciones.

Tokens procesados = Tokens del conjunto × Épocas
Coste total = Tokens procesados / 1.000.000 × Precio de entrenamiento + Preparación de datos

Qué significa el resultado

El total estima el coste directo del entrenamiento más la preparación incluida por el usuario.

El coste real puede depender del modelo, plataforma, validación y otros cargos que no forman parte de este esquema genérico.

Datos: 8.000.000 tokens, 3 épocas, 8 €/millón y 350 € de preparación.

Cálculo: Tokens procesados = 8.000.000 × 3 = 24.000.000. Entrenamiento = 24 × 8 = 192 €. Total = 192 + 350 = 542 €.

Resultado: 542 € en total; 64 € de entrenamiento por época.

Interpretación: En este caso, la preparación de datos supera al coste computacional del entrenamiento.

¿Más épocas siempre mejoran el modelo?

No necesariamente. El número adecuado depende de los datos, el modelo y la evaluación; esta calculadora solo muestra su efecto sobre el coste.

¿Qué tokens debo contar?

Cuenta los tokens que realmente formen parte del conjunto de entrenamiento según el formato que use tu flujo. Si hay plantillas o etiquetas incluidas, también pueden aumentar el volumen.

¿Incluye el coste de inferencia del modelo ajustado?

No. La inferencia posterior es un gasto operativo distinto y debe presupuestarse aparte.

¿Cómo incluyo validación y experimentos repetidos?

Puedes sumar sus costes a preparación o ejecutar varios escenarios. Para una previsión detallada, separa entrenamiento principal y ensayos.

¿Qué diferencia hay entre fine-tuning y RAG?

El fine-tuning modifica parámetros del modelo mediante entrenamiento; RAG recupera información externa en tiempo de consulta sin reentrenar de la misma manera.